• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.49-60
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• 2022

Motivated by the high-resolution properties of high-order Weighted Essentially Non-Oscillatory (WENO) and flux limiter (FL) for steep-gradient problems and the robust convergence of Jacobian-free Newton-Krylov (JFNK) methods for nonlinear systems, the preconditioned JFNK fully implicit high-order WENO and FL schemes are proposed to solve the transient two-phase two-fluid models. Specially, the second-order fully-implicit BDF2 is used for the temporal operator and then the third-order WENO schemes and various flux limiters can be adopted to discrete the spatial operator. For the sake of the generalization of the finite-difference-based preconditioning acceleration methods and the excellent convergence to solve the complicated and various operational conditions, the random vector instead of the initial condition is skillfully chosen as the solving variables to obtain better sparsity pattern or more positions of non-zero elements in this paper. Finally, the WENO_JFNK and FL_JFNK codes are developed and then the two-phase steep-gradient problem, phase appearance/disappearance problem, U-tube problem and linear advection problem are tested to analyze the convergence, computational cost and efficiency in detailed. Numerical results show that WENO_JFNK and FL_JFNK can significantly reduce numerical diffusion and obtain better solutions than traditional methods. WENO_JFNK gives more stable and accurate solutions than FL_JFNK for the test problems and the proposed finite-difference-based preconditioning acceleration methods based on the random vector can significantly improve the convergence speed and efficiency.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.99-106
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• 2009

경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.640-647
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• 2001

본 논문에서는 BLU(back light unit) 검사에 적합하도록 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하여 적용함으로써 형태와 크기 및 명도가 다양한 BLU 얼룩들을 효과적으로 검출하였다. 제안한 주목 연산자는 두 화소 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 그 방사(radial)방향의 수렴 및 발산 극성도 반영시켜 잡음이나 불규칙한 배경영상의 양극성 대칭도 누적을 상쇄시킴으로써 명도분포가 일정치 않고 복잡한 무늬의 배경을 갖는 BLU 특유의 검사영상으로부터 얼룩만을 효과적으로 검출할 수 있도록 하였다. CCD 카메라로 입력된 고해상도의 BLU 검사영상에 대해 실험하여 BLU 얼룩 검사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.687-690
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• 2000

Lately, many studies have been progressed for the protection human's lives and property as holding in check accidents happened by human's carelessness or mistakes. One part of these is the development of an autonomouse vehicle. General control method of vision-based autonomous vehicle system is to determine the navigation direction by analyzing lane images from a camera, and to navigate using proper control algorithm. In this paper, characteristic points are abstracted from lane images using lane recognition algorithm with sobel operator. And then the vehicle is controlled using two proposed auto-steering algorithms. Two steering control algorithms are introduced in this paper. First method is to use the geometric relation of a camera. After transforming from an image coordinate to a vehicle coordinate, a steering angle is calculated using Ackermann angle. Second one is using a neural network algorithm. It doesn't need to use the geometric relation of a camera and is easy to apply a steering algorithm. In addition, It is a nearest algorithm for the driving style of human driver. Proposed controller is a multilayer neural network using Levenberg-Marquardt backpropagation learning algorithm which was estimated much better than other methods, i.e. Conjugate Gradient or Gradient Decent ones.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.805-814
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• 1998

우편물의 정보처리를 위하여 임의의 위치에 인쇄된 높이 변조 및 폭 변조 바코드를 인식할 수 있는 효율적인 화상 처리 알고리즘을 제안하였다. 바코드를 인식하기 위하여 주소와 바코드 등이 포함된 화상으로부터 바코드 영역을 분리시켜 추출하여야 한다, 본 연구에서는 Sobel 연산자로 계산한 바코드의 기울기 정보를 이용하여 임의의 각도로 회전된 바코드의 영역을 추출하였고, 추출된 바코드 영역을 이치화하여 폭과 높이 변조형 바코드를 해독 하였다. 제안한 화상처리 알고리즘은 다양한 조건하에서 4 state 및 폭 변조 바코드에 적용하였으며, 1통의 우편물을 처리하는데 0.86초가 소요되었고 98%이상의 인식률을 얻었다. 제안한 알고리즘은 폭과 높이 변조형 바코드의 인식에 함께 적용 가능하므로 향후 우정업무의 정보치리에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.599-602
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• 2004

본 논문에서는 로봇축구의 식별을 위한 초기 패치(patch)값 및 조명의 변화량에 따른 제어변수의 자동설정 방법을 연구하였다. 먼저 패치값 자동설정을 위해 찾고자하는 국부적인 패치영역을 획득하여 RCB값으로 표본화하고, 기울기 연산자를 적용하여 화소의 기울기 값을 얻는다. 그리고 기울기 값으로부터 유효 패치영역과 YUV값을 구한다. 또한 YUV 성분 중 휘도성분을 측정하여 조명의 변화량에 따른 제어변수를 설정한다. 제안된 방법을 로봇축구 영상에 적용하여 초기 패치값을 설정하였고 경기 중 조명의 변화에 적응적인 패치값 검출이 가능함을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-26
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• 2008

본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.391-397
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• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD와 FOD의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 영상 축소 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권1호
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• pp.74-85
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• 2024

Objective: Idiopathic intracranial hypertension (IIH) is a condition of unknown etiology associated with venous sinus stenosis. This study aimed to develop a magnetic resonance venography (MRV)-based radiomics model for predicting a high trans-stenotic pressure gradient (TPG) in IIH patients diagnosed with venous sinus stenosis. Materials and Methods: This retrospective study included 105 IIH patients (median age [interquartile range], 35 years [27-42 years]; female:male, 82:23) who underwent MRV and catheter venography complemented by venous manometry. Contrast enhanced-MRV was conducted under 1.5 Tesla system, and the images were reconstructed using a standard algorithm. Shape features were derived from MRV images via the PyRadiomics package and selected by utilizing the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method. A radiomics score for predicting high TPG (≥ 8 mmHg) in IIH patients was formulated using multivariable logistic regression; its discrimination performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). A nomogram was constructed by incorporating the radiomics scores and clinical features. Results: Data from 105 patients were randomly divided into two distinct datasets for model training (n = 73; 50 and 23 with and without high TPG, respectively) and testing (n = 32; 22 and 10 with and without high TPG, respectively). Three informative shape features were identified in the training datasets: least axis length, sphericity, and maximum three-dimensional diameter. The radiomics score for predicting high TPG in IIH patients demonstrated an AUROC of 0.906 (95% confidence interval, 0.836-0.976) in the training dataset and 0.877 (95% confidence interval, 0.755-0.999) in the test dataset. The nomogram showed good calibration. Conclusion: Our study presents the feasibility of a novel model for predicting high TPG in IIH patients using radiomics analysis of noninvasive MRV-based shape features. This information may aid clinicians in identifying patients who may benefit from stenting.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2001

신장 핵의학 영상의 정량적 분석시 설정하게 되는 관심영역은 그 설정 위치 및 모양과 크기에 따라 서로 다른 분석 결과를 도출하게 한다. 따라서, 관심영역을 사용자가 직접 육안으로 판별하여 수동으로 설정하는 경우, 사용자별 주관적 요소에 의해 위치 및 형태가 서로 상이한 관심영역을 설정하게 되어 동일한 자료를 분석하더라도 그 결과가 모두 상이한 값을 갖게 되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 관심영역 수동설정시 사용자별 관심영역 설정의 변화도가 실제 신장기능 분석결과에 어느 정도의 영향을 주는지를 조사하였으며, 수동설정시보다 일관성 있는 결과를 얻기 위해 여러방법의 자동설정 기능을 개발하여 그 적용 결과를 분석하였다. 관심영역의 설정에 따른 결과분석을 위한 지표값으로 좌ㆍ우 신장의 상대적 섭취도, 사구체여과율 및 평균통과시간을 선정하였고, IDL5.2로 프로그래밍하여 분석용 도구로서 적합한 소프트웨어를 개발하였으며, $^{99m}$ Tc-DTPA를 주입하여 얻은 총 11명의 정상인 신장 핵의학 영상을 대상으로 9명의 사용자들이 수행한 신장기능 평가 결과를 분석하였다. 신장 관심영역의 자동설정을 위해 영상내 화소들의 gradient값을 이용한 역치(threshold)의 계산과 border tracing기법을 적용하였으며, 배후 관심영역과 대동맥의 관심영역은 좌ㆍ우 신장의 관심영역이 설정 완료된 후, 영상내 기하학적 정보와 화소값을 참조로 하여 자동으로 설정되도록 하였다. 신장 관심영역의 자동설정 기능으로 사용자 주관적 요소의 배제 정도에 따라 4가지 방법을 개발하였으며, 각각의 적용결과를 비교, 분석하였다. 이 4가지 관심영역 자동설정 기능들은 그 구현 방법에 따라 조금씩의 차이는 있었지만, 수동설정시보다 정량적 분석 결과값의 사용자별 편차를 확연히 감소시켜, 신장 핵의학 영상의 정량적 분석시 객관적 기준을 통한 일관성 있는 결과를 도출함에 있어 그 기능의 상대적 우수성을 입증하였다.